面向车路协同的智慧路侧系统设计

车路协同是智慧交通与自动驾驶融合发展的重要方式,针对自动驾驶功能需求,提出一种面向车路协同的智慧交通路侧系统。设计了一套基于多边接入边缘计算单元、车路协同通信单元、实时动态差分定位基站、融合感知等融合技术的系统架构,通过在既有路灯与标志牌杆件上部署车路通信设备、多传感器融合感知设备、边缘计算单元、高精定位基站等,为车辆提供交叉口车速引导、安全预警、高精地图服务,实际应用证明该系统可有效提升通行效率、行车安全。     

基于C-V2X的交通信号采集系统设计及测试研究

为研究在蜂窝车联网(C-V2X)车路协同环境下,实现交通信号机与路侧单元设施以及中心平台间快速、稳定地进行信息传输,解决智能感知、协议解析、格式互转等问题,采用智能网联通信技术、信号控制及信号采集技术,构建基于C-V2X的交通信号采集系统,包括系统架构设计、接口设计以及功能设计,利用交通信号统一管控协议,对接不同型号、...     

基于车路协同的商运车辆载重实时监测技术的应用

车路协同系统(Cooperative Vehicle-Infrastructure System,CVIS)是基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息获取,通过车车、车路信息交互和共享,实现车辆和基础设施之间智能协同与配合,达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标.车路协同的建设与发展,将对交通运营管理和提高交通运行质量有着划时代的意义.美国政府的车路协同概念涉及智能交通的诸多方面.     

公交车辆动态车速引导系统设计及实验平台构建

给出了车路协同环境下的公交车辆动态车速引导系统设计,包括系统功能、逻辑、物理框架整体设计及数据交互等方面。在此基础上,从实验系统的功能要求和实际需求出发,构建了基于VISSIM及COM接口二次开发的仿真实验平台。最后,利用所搭建实验平台针对系统效益进行了实验研究,初步验证了实验平台操作的可行性与应用的有效性。     

车路协同系统的视景仿真模型

在车路协同系统仿真的基础上,以局部交通网络的实时交通仿真为例,建立了车路协同系统视景仿真模型库,确立了视景仿真系统的框架体系结构。将视景仿真集成为整个仿真系统的一个联邦成员,建立了车车信息交互、车路信息交互的典型视景仿真功能模型。使用LOD模型简化技术对视景仿真功能模型进行分解,生成了5个不同精细程度的LOD模型。采用DOF、LOD、Switch功能化节点,从节点结构上优化了典型应用场景中的交叉口信号灯、车辆运动等相关模型,建立了一套类似模型几何形状的层级节点结构。构建了车路协同系统可视化视景仿真平台,包括HLA/RTI信息交互与控制模块、车路协同数据处理模块、信息交互模块、模型引导控制模块、视角动态切换模块与模型状态参数动态显示模块。采用建模优化相关技术,对典型交通场景进行了视景仿真。仿真结果表明:通过LOD模型简化技术,模型简化率最高可达95.5%,内存占用减少86.3%;通过视景仿真方法的使用,提高了渲染效率与系统仿真效率,车路协同典型交通场景验证了仿真方法的可行性。     

智能车路协同系统关键技术与应用

智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势，是保证安全、提 高效率、优化能耗、降低排放的有效手段，将以集计模型为基础的道路交通流理论提升到以对交 通主体的精确描述为基础的新道路交通流理论。本文将智能车路协同系统作为未来道路交通系 统的基础性公共平台，重点探讨因此产生的国家智能交通系统体系框架用户服务中服务领域划 分的变化；在此基础上分别介绍构建和应用智能车路协同系统需要的相关技术，包括由多模通 信、智能网联、信息安全和系统集成构成的系统构建关键技术，以及由协同感知、协同决策与控 制、仿真测试验证和自动驾驶构成的系统应用关键技术；考虑智能车路协同系统建设与应用的长 期性，给出不同应用阶段的主要建设内容、信息共享程度和可以实现的协同功能等；针对我国智 能车路协同系统应用过程中面临的挑战，指出加深对智能车路协同技术内涵的理解，把握智能车 路协同技术实质，提升智能车路协同系统服务体验并适度加快智能车路协同技术的规模应用，可 有效推进现代智能交通系统的发展。总之，开展智能车路协同系统相关基础理论研究、关键技术 开发和实际系统应用，对未来智能交通系统建设和相关学科发展具有重要作用。     

关于我国智能交通车路协同系统的探讨与研究

随着人类进步的不断发展．我国的智能交通车路协同系统的研究在各个交通研究领域也在不断被深层次探索。为了保障我国交通道路的顺利通行，车路协同系统被提出。车路协同系统的应用非常广泛．在交通公司管理交通中，即可以保证交通的安全还能．通过数学的智能算法来优化出最好的方法路径以及其他车路车速车辆等信息。     

工业4.0下智能铁路前沿技术问题综述

以铁路基础设施和车辆为主要研究对象,结合智能制造涉及的前沿技术和方法,阐述了合理利用工业4.0的内涵要素进行中国下一代智能铁路数字化建设、改造与升级的重要性和必要性;按照工业4.0的基本概念、技术内涵、系统模型和技术框架的影响效果,对比分析了智能基础设施、智慧列车、智能运维及相关技术的实施过程和存在问题,并在此基础上分析了以智慧列车为核心的智能铁路数字化平台建设关键技术;概括了铁路传统制造向智能制造数字化建设的具体技术要求,整理了利用工业4.0六维模型解决人工智能、大数据、云计算和数字孪生等前沿技术与铁路传统制造业的融合问题,包括数据传输与共享、信息通信与安全技术的潜力挖掘、智能管理、技术应用、信息安全、状态智能感知等各个方面。研究结果表明:中国铁路数字信息技术和智能技术与传统制造过程存在融合不足的问题;智能制造的核心技术储备不足,状态智能感知、数据在线分析、工业控制系统等软硬件技术自主性不强;铁路系统大数据建设的数据传输和标准体系也不够完善;未来智能铁路应该加强工业4.0下铁路传统制造的标准化管理系统与数据信息安全系统的数字化设计、升级与改造;需要深刻思考和分析人工智能和大数据驱动等前沿技术与铁路的融合与实施,通过工业4.0涵盖的各项关键技术的实施和准确评估真正有效推动中国智能铁路先进数字化平台的建设和发展。      

车路协同环境下混合交通群体智能仿真与测试研究综述

归纳了车路协同及其仿真测试技术的发展历程,并结合典型仿真结果探讨了萌芽期、起步期、发展期阶段下的仿真需求、经典方法与技术瓶颈;在此基础上,提出了基于交通主体建模、群体行为仿真、测试结果分析的3层新型虚实交互仿真测试架构;针对混合交通主体仿真需求构建了异构交通主体模型,解析了混合交通运行机理,以此作为仿真系统底层模型支撑;结合设计的虚实交互仿真测试架构,突破了混合交通群体智能场景生成技术,提出了混合交通群体智能仿真方法;在此基础上,选取交叉口和路段典型交通场景,开展了不同群体智能决策控制方法的仿真试验,以验证所提方法的效能;最后,总结了车路协同的未来发展方向和相关建议。研究结果表明:相比于传统仿真测试方法,提出的虚实交互仿真测试方法的系统仿真粒度从500 ms减小到100 ms以内,仿真规模从9个节点和500个交通主体提升到150个节点和2 000个交通主体,仿真场景数量由36个扩展到98个,实现了异构交通主体渗透率0~100%动态可调,有效提高了车路协同混合交通仿真测试的效率、规模和覆盖度;目前新型混合交通环境下车路协同仿真测试需求快速朝着群体化、智能化、规模化演变,开展基于虚实交互和运行环境数据模拟的车路协同群体智能仿真测试方法技术研究,将有力推动下一代智能交通系统的发展。      

泛在交通信息服务系统的概念、架构与关键技术

分析了现有交通信息服务系统存在的感知能力有限、服务方式单一和动态信息更新不及时的问题,围绕当前交通工程和信息技术领域的研究发展趋势,提出了一种泛在交通信息服务系统（U-TISS）的架构,将先进的协同感知、泛在网络、云计算、大数据等技术综合运用于交通信息服务领域,实现交通信息服务系统与交通物理系统的深度融合。U-TISS 架构包括感知、网络、计算和服务4层次。感知层主要通过传感器、射频标签、识读器、摄像头、全球定位系统、车载智能终端设备等,实现对人、车、路、环境的全面感知;网络层是以ZigBee、蓝牙、DSRC 等短程通信为主的末梢节点通信与以3G/4G或有线通信链路为主的承载网络通信,通过车路短程通信和自组织网络、路侧与感知中心的承载网络实时采集和传输各种交通信息,构建交通要素信息的精准获取与发布体系;计算层利用云计算技术实现有效的交通富信息挖掘与提取,提升交通信息服务质量;服务层构建基于泛在网络和云计算的交通信息服务平台,通过移动智能终端、车载终端、资讯广播、可变信号板等信息发布方式,为交通参与者提供实时动态的交通信息服务和丰富全面的辅助决策支持,实现交通信息服务的智能化与个性化。基于U-TISS架构,分析了实现U-TISS的关键技术,包括智能终端的普适感知与交互、车辆精确定姿与定位、交通信息路侧协同感知、车车/车路短程通信与组网、车载移动互联、交通信息云管理、交通大数据分析与挖掘、信息安全与隐私保护。分析结果表明：U-TISS具有泛在感知、开放互联、实时传输、深度挖掘与优质服务的特点,能够从安全性、高效性、便捷性和环保性4方面改进与提升现有交通信息服务系统的服务水平。在安全性方面,基于DSRC的车车/车路通信与组网技术使驾驶人可以获取超越视距、超车载感知能力范围与多时空尺度的交通信息,增强车车/车路间的协同能力;在高效性方面,借助泛在感知的海量路网运行信息和云计算平台提供的大数据分析技术,通过精细化的管理实现交通系统的高效运行;在便捷性方面,通过智能终端能够为公众出行路线、方式和出发时间的个性化定制提供支持;在环保性方面,通过对车辆控制系统提供更多的行车环境信息实现车辆控制的优化,通过大数据或社交网络提高驾驶人对环保驾驶的认知,实现绿色出行。U-TISS 关键技术的深入研究、推广与应用,及相关行业标准与规范的出台,将引起交通信息服务类应用商业模式的创新与变革,最终实现协作式智慧交通。